En esta sesión, el conferencista compartirá experiencias adquiridas en la creación y gestión de equipos de ciencia de datos en distintas organizaciones.
Gestionando una tarjeta de Lealtad, ¿es rentable conocer a tus clientes?Software Guru
Usando técnicas y herramientas de Data Management podemos unir datos de diferentes fuentes, generar indicadores que nos den la realidad de nuestro programa de lealtad y visualizarlos de manera inmediata.
Una breve introduccion de lo que es mineria de datos.
Integrantes:
* Franz Carlos Suarez Gatica
* Jaime Mamani Condori
* Ivan Mijael Vargas Bravo
* María Alejandra Gonzales Ayala
Docente: Ing. David E. Mendoza
Gestionando una tarjeta de Lealtad, ¿es rentable conocer a tus clientes?Software Guru
Usando técnicas y herramientas de Data Management podemos unir datos de diferentes fuentes, generar indicadores que nos den la realidad de nuestro programa de lealtad y visualizarlos de manera inmediata.
Una breve introduccion de lo que es mineria de datos.
Integrantes:
* Franz Carlos Suarez Gatica
* Jaime Mamani Condori
* Ivan Mijael Vargas Bravo
* María Alejandra Gonzales Ayala
Docente: Ing. David E. Mendoza
La minería de datos se usa como herramienta en el sector empresarial para la extracción y análisis de datos ocultos, es una herramienta que permite conocer mejor el comportamiento del negocio, de los clientes y la competencia, al hacer visible el conocimiento latente en los repositorios de información que son enriquecidos y actualizados en los procesos de negocio.
El tema de minería de datos está ligado al servicio, aportando muchas respuestas a qué es lo que está pasando en mercadeo y servicio. Si se trabaja adecuadamente la información que puede obtenerse con el proceso de minería de datos se pueden establecer cambios en servicios y mejorar las operaciones de la empresa.
Hay muchas empresas que están en la vanguardia analizando los consumos de sus clientes y los resultados de sus actividades de negocio, parte de este segmento corresponde a las empresas con un alto volumen de clientes como universidades, centros comerciales, empresas de servicios públicos, supermercados y más, entendiendo que hay una fuente de conocimiento muy importante y que muchas respuestas están ahí en las bases de datos.
In this opportunity I spoke about the distinct way that we have on azure to manage data pipelines and what are the best practices. I showed to the audience some bid data, stream data and transnational data architecture using Azure services
MINERIA DE DATOS
Integrantes:
* Franz Carlos Suarez Gatica
* Jaime Mamani Condori
* Ivan Mijael Vargas Bravo
* María Alejandra Gonzales Ayala
Docente: Ing. David E. Mendoza
Presentación usada por Jorge Monge, de Management Solutions, en la Jornada "Aplicación del Big Data en sectores económicos estratégicos" celebrada el 27 de octubre de 2015. Más información: http://bit.ly/1MkKmnF
Presentación que utilizó José Ramón Rodríguez en la Sesión de trabajo "Business Intelligence y Big Data: Negocio, Tecnología, Personas" que tuvo lugar el 13 de febrero de 2014 en la Sede de la UOC en Madrid
En esta presentación de diapositivas vamos a poder conocer las tecnologías y qué tipo de Sistema Gestor de Base de Datos utiliza el Sistema Gestión Académica y cómo lo aplican y de que forma lo utilizan para su medio.
Paradigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadasBig-Data-Summit
El objetivo de la charla es el de brindar una visión global de los distintos paradigmas de procesamiento que existen en Big data y de las tecnologías de última generación asociadas a cada uno de las etapas necesarias para desarrollar un proyecto Big Data.
Un overview del talento disponible, del talento que queremos y no tenemos, del talento que deberíamos tener, costos aproximados y formas de organizarlo dentro de nuestras empresas.
Emprendiendo con Data Science, Machine Learning y AISoftware Guru
La economía de datos es un “must” para empresas que quieran vivir en el s.XXI. En México, entrarle a este modelo económico es más urgente a la luz de la baja de petroprecios, cierre comercial con EU y corrupción fuera de control. En esta charla presentaremos un framework para superar estos 3 obstáculos como nación, y los modelos de negocio que pueden crearse alrededor de la data pública o privada, como extracción y curación, enriquecimiento, exploración y visualización, y finalmente, predicción.
La economía de datos es un “must” para empresas que quieran vivir en el s.XXI. En México, entrarle a este modelo económico es más urgente a la luz de la baja de petroprecios, cierre comercial con EU y corrupción fuera de control. En esta charla presentaremos un framework para superar estos 3 obstáculos como nación, y los modelos de negocio que pueden crearse alrededor de la data pública o privada, como extracción y curación, enriquecimiento, exploración y visualización, y finalmente, predicción.
Por Jesús Ramos
Los algoritmos son sólo un componente de la ciencia de datos. Para obtener una ventaja competitiva real, necesitas centrarte en la orquestación de personas, procesos y tecnología dentro de tu organización.
Sigue las mejores prácticas que hemos establecido para encontrar una plataforma de ciencia de datos que empodere a todos, desde científicos de datos ciudadanos hasta usuarios empresariales; te permite infundir resultados de IA/ML en el negocio y te ayuda a hacer el pan más delicioso.
Sólo la plataforma de TIBCO Data Science ofrece una cartera de análisis completa y abierta con las últimas técnicas de aprendizaje automático y una sencilla interfaz de usuario de autoservicio. Operacionaliza la ciencia de datos, acelera la innovación y amplía el aprendizaje automático para ofrecer resultados en toda tu organización.
La minería de datos se usa como herramienta en el sector empresarial para la extracción y análisis de datos ocultos, es una herramienta que permite conocer mejor el comportamiento del negocio, de los clientes y la competencia, al hacer visible el conocimiento latente en los repositorios de información que son enriquecidos y actualizados en los procesos de negocio.
El tema de minería de datos está ligado al servicio, aportando muchas respuestas a qué es lo que está pasando en mercadeo y servicio. Si se trabaja adecuadamente la información que puede obtenerse con el proceso de minería de datos se pueden establecer cambios en servicios y mejorar las operaciones de la empresa.
Hay muchas empresas que están en la vanguardia analizando los consumos de sus clientes y los resultados de sus actividades de negocio, parte de este segmento corresponde a las empresas con un alto volumen de clientes como universidades, centros comerciales, empresas de servicios públicos, supermercados y más, entendiendo que hay una fuente de conocimiento muy importante y que muchas respuestas están ahí en las bases de datos.
In this opportunity I spoke about the distinct way that we have on azure to manage data pipelines and what are the best practices. I showed to the audience some bid data, stream data and transnational data architecture using Azure services
MINERIA DE DATOS
Integrantes:
* Franz Carlos Suarez Gatica
* Jaime Mamani Condori
* Ivan Mijael Vargas Bravo
* María Alejandra Gonzales Ayala
Docente: Ing. David E. Mendoza
Presentación usada por Jorge Monge, de Management Solutions, en la Jornada "Aplicación del Big Data en sectores económicos estratégicos" celebrada el 27 de octubre de 2015. Más información: http://bit.ly/1MkKmnF
Presentación que utilizó José Ramón Rodríguez en la Sesión de trabajo "Business Intelligence y Big Data: Negocio, Tecnología, Personas" que tuvo lugar el 13 de febrero de 2014 en la Sede de la UOC en Madrid
En esta presentación de diapositivas vamos a poder conocer las tecnologías y qué tipo de Sistema Gestor de Base de Datos utiliza el Sistema Gestión Académica y cómo lo aplican y de que forma lo utilizan para su medio.
Paradigmas de Procesamiento en Big Data: Arquitecturas y Tecnologías aplicadasBig-Data-Summit
El objetivo de la charla es el de brindar una visión global de los distintos paradigmas de procesamiento que existen en Big data y de las tecnologías de última generación asociadas a cada uno de las etapas necesarias para desarrollar un proyecto Big Data.
Un overview del talento disponible, del talento que queremos y no tenemos, del talento que deberíamos tener, costos aproximados y formas de organizarlo dentro de nuestras empresas.
Emprendiendo con Data Science, Machine Learning y AISoftware Guru
La economía de datos es un “must” para empresas que quieran vivir en el s.XXI. En México, entrarle a este modelo económico es más urgente a la luz de la baja de petroprecios, cierre comercial con EU y corrupción fuera de control. En esta charla presentaremos un framework para superar estos 3 obstáculos como nación, y los modelos de negocio que pueden crearse alrededor de la data pública o privada, como extracción y curación, enriquecimiento, exploración y visualización, y finalmente, predicción.
La economía de datos es un “must” para empresas que quieran vivir en el s.XXI. En México, entrarle a este modelo económico es más urgente a la luz de la baja de petroprecios, cierre comercial con EU y corrupción fuera de control. En esta charla presentaremos un framework para superar estos 3 obstáculos como nación, y los modelos de negocio que pueden crearse alrededor de la data pública o privada, como extracción y curación, enriquecimiento, exploración y visualización, y finalmente, predicción.
Por Jesús Ramos
Los algoritmos son sólo un componente de la ciencia de datos. Para obtener una ventaja competitiva real, necesitas centrarte en la orquestación de personas, procesos y tecnología dentro de tu organización.
Sigue las mejores prácticas que hemos establecido para encontrar una plataforma de ciencia de datos que empodere a todos, desde científicos de datos ciudadanos hasta usuarios empresariales; te permite infundir resultados de IA/ML en el negocio y te ayuda a hacer el pan más delicioso.
Sólo la plataforma de TIBCO Data Science ofrece una cartera de análisis completa y abierta con las últimas técnicas de aprendizaje automático y una sencilla interfaz de usuario de autoservicio. Operacionaliza la ciencia de datos, acelera la innovación y amplía el aprendizaje automático para ofrecer resultados en toda tu organización.
Gestión de datos: 5 tendencias para lograr el cambioDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3C4ZnwE
Hoy más que nunca, las organizaciones tienen una dependencia crucial de los datos. Es por ello, que las empresas son conscientes de la importancia de una integración y gestión de los datos que sea eficiente, para hacerlos de fácil acceso, confiables y gobernados. Esta necesidad que tienen todas las organizaciones, ha impulsado la llegada de estilos modernos de integración de datos.
En este webinar hablaremos de las cinco tendencias que se esperan para este 2022 en materia de integración de datos y cómo ayudan a las empresas a acelerar el cambio y aprovechar los datos de manera efectiva.
No te lo pierdas si quieres estar al día sobre los diferentes modelos de integración que usan las organizaciones hoy en día. Conéctate y conoce:
- ¿Cómo impulsan las organizaciones los datos y el análisis de toda la empresa para automatizar tareas de integración, preparación y exploración de datos?
- ¿Cómo eliminar el cuello de botella de una infraestructura centralizada?
- ¿Es posible democratizar el acceso a los datos?
Ponencia B2C Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleoCICE
BIG DATA. Nuevos perfiles y oportunidades de empleo.
Conviértete en un experto en la gestión de grandes volúmenes de datos y en la inteligencia de negocio.
www.cice.es
eBook Nubiral _ DataOps_ cada cual atiende su juego (1).pdfNubiral
Conoce cómo esta disciplina aporta un marco de trabajo y herramientas para alinear los equipos de ingeniería y de análisis de datos para mejorar la gestión del ecosistema de datos en la organización.
Hacia ti capacitación virtual pasos 01, 02, 03sbmalambo
Directivos y docentes se encuentran realizando esta capacitación del Minsiterio de las TIC, hacia ti. Esta es la primer aparte de las memorias. El contenido fue tomado de los apuntes de los pasos y vídeos montados en la plataforma. las imágenes fueron tomadas de Google. La formación consta de ocho pasos y en las memorias van los tres primero pasos.
Similar a Diseñando equipos de ciencia de datos: aciertos y desastres (20)
Estructuras de datos avanzadas: Casos de uso realesSoftware Guru
La utilización de estructuras de datos adecuadas para cada problema hace que se simplifiquen en gran medida los tiempos de respuestas y la cantidad de cómputo realizada.
Por Nelson González
Onboarding new members into an engineering team is not easy on anyone. In a short period of time, the new team member is required to be able to bring professional
Por Victoriya Kalmanovich
El secreto para ser un desarrollador SeniorSoftware Guru
En esta charla platicaremos sobre el “secreto” y el camino para llegar a ser un desarrollador Senior, experiencia, consejos y recomendaciones que en estos 8 años
Por René Sandoval
Apache Airflow es una plataforma en la que podemos crear flujos de datos de manera programática, planificarlos y monitorear de manera centralizada.
Por Yesi Díaz
How thick data can improve big data analysis for business:Software Guru
En esta presentación hablaré sobre cómo el Análisis de Datos Gruesos, específicamente el análisis antropológico y semiótico, puede ayudar a mejorar los resultados del Big Data
Por Martin Cuitzeo
CoDi® es la nueva forma de realizar pagos digitales desarrollada por el Banco de México. Por medio de CoDi puedes realizar cobros y pagos desde tu celular, utilizando una cuenta bancaria o de alguna institución financiera, sin comisiones.
Por Cristian Jaramillo
Gestionando la felicidad de los equipos con Management 3.0Software Guru
En las metodologías agiles hablamos de equipos colaborativos, autogestionados y felices. hablamos de lideres serviciales. El management 3.0 nos ayuda a cultivar el mindset correcto, aquel que servirá como el terreno fértil para que la agilidad florezca.
Por Andrea Vélez Cárdenas
Taller: Creación de Componentes Web re-usables con StencilJSSoftware Guru
Hoy por hoy las experiences de usuario pueden ser enriquecidas mediante el uso de Web Components, que son un estándar de la W3C soportado por la mayoría de los navegadores web modernos.
Por Alex Arriaga
Así publicamos las apps de Spotify sin stressSoftware Guru
En Spotify tenemos 1600+ ingenieros, trabajando en 280+ squads. Aún a esta escala, hemos logrado adoptar prácticas que nos han permitido acelerar la forma en que desarrollamos nuestro producto. Presentado por Erick Camacho en SG Virtual Conference 2020
Achieving Your Goals: 5 Tips to successfully achieve your goalsSoftware Guru
he measure of the executive, Peter F. Drucker reminds us, is the ability to "get the right things done." This involves having clarity on what are the right things as well as avoiding what is unproductive. Intelligence, creativity, and knowledge may all be wasted if not put to work on the things that matter.
Presentado por Cristina Nistor en SG Virtual Conference 2020
Acciones de comunidades tech en tiempos del Covid19Software Guru
Acciones de Comunidades Tech en tiempo del COVID-19 es una platica para informar acerca de las acciones que están realizando algunas comunidades de tecnología en México para luchar contra la propagación del COVID-19. Desde análisis de datos, visualizaciones, simulaciones de contagio, etc.
Presentado por Juana Martínez, Adriana Vallejo y Eduardo Ramírez en SG Virtual Conference 2020
De lo operativo a lo estratégico: un modelo de management de diseñoSoftware Guru
La charla presenta un modelo claro, generado por la ponente, para atender los niveles desde lo operativo a lo estratégico.
Presentado por Gabriela Salinas en SG Virtual Conference
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
Catalogo general Ariston Amado Salvador distribuidor oficial ValenciaAMADO SALVADOR
Distribuidor Oficial Ariston en Valencia: Amado Salvador distribuidor autorizado de Ariston, una marca líder en soluciones de calefacción y agua caliente sanitaria. Amado Salvador pone a tu disposición el catálogo completo de Ariston, encontrarás una amplia gama de productos diseñados para satisfacer las necesidades de hogares y empresas.
Calderas de condensación: Ofrecemos calderas de alta eficiencia energética que aprovechan al máximo el calor residual. Estas calderas Ariston son ideales para reducir el consumo de gas y minimizar las emisiones de CO2.
Bombas de calor: Las bombas de calor Ariston son una opción sostenible para la producción de agua caliente. Utilizan energía renovable del aire o el suelo para calentar el agua, lo que las convierte en una alternativa ecológica.
Termos eléctricos: Los termos eléctricos, como el modelo VELIS TECH DRY (sustito de los modelos Duo de Fleck), ofrecen diseño moderno y conectividad WIFI. Son ideales para hogares donde se necesita agua caliente de forma rápida y eficiente.
Aerotermia: Si buscas una solución aún más sostenible, considera la aerotermia. Esta tecnología extrae energía del aire exterior para calentar tu hogar y agua. Además, puede ser elegible para subvenciones locales.
Amado Salvador es el distribuidor oficial de Ariston en Valencia. Explora el catálogo y descubre cómo mejorar la comodidad y la eficiencia en tu hogar o negocio.
Diseñando equipos de ciencia de datos: aciertos y desastres
1. Formando equipos de
Ciencia de Datos
Lecciones, aciertos y desastres
Jesús Ramos
@xuxoramos
jesus@aixsw.mx
fb.com/xuxoramos
lnkdin.com/xuxoramos
www.aixsw.mx
1
2. Quién es éste?
- Ingeniero de Software por el ITESM
- MSc Computational Finance @ UNottingham
- Lideró el desarrollo de 2 sistemas de escala nacional (liquidación de valores e
índices de mercado para BMV)
- Formado equipos de Ciencia de Datos en corporativos desde 2013
- Fundador de The Data Pub, la comunidad de Ciencia de Datos más grande de
México
- Cofundador y COO de Datank.ai en 2016 para habilitar a las empresas con DS
- Fundador de AI x Social Wealth para resolver problemas sociales con DS
- Pero más importante...
2
19. 19
Centralizado
Idóneo para corporativos y empresas gigantes
Necesitan un repositorio central de datos
Propicia mucho aprendizaje y cross pollination...
Pero poco aplicado debido a lo lento de la org
Tentador colocar este grupo en la ofna de CTO…
Pero el CTO pocas veces tiene rol estratégico
Debe reportarle directo al CEO
20. Autónomo
Ideal para startups donde cada business unit tiene
su(s) analista(s)
Estructura costosa si hay muchas BU
A medida que la org crece, hay que “graduarse” de
este modelo
Mucha agilidad, pero alto riesgo de fragmentación y
duplicidad de trabajo
Alto riesgo de sesgos, como selección, confirmación,
correlaciones espurias, etc
20
21. Autónomo (cont.)
Autonomía en fuentes de datos
No requiere un repo de datos central
Ideal para iterar rápidamente
Terrible para escalar
Guerra civil :D
21
22. Federado/Distribuído
Híbrido entre centralizado y autónomo
Cada BU tiene capacidades de análisis de datos
Pero los modelos son desarrollados, validados y
deployados desde un grupo central
Mantiene agilidad mientras garantiza “model
governance”
Puede reportarle a varios execs en org matricial
No es un modelo para empezar
22
23. Federado/Distribuído (cont.)
Idóneo para empresas grandes y corporativos que
quieren ser ágiles…
O para startups que quieren madurar su práctica
Entre más tiempo dure el equipo en este modo, más
maduro es
23
26. Conclusiones
- Contrata matemáticos,ingenieros y diseñadores
- No contrates a puro ingeniero
- ¡Menos los egresados de los bootcamps!
- Ponte exigente en el hiring
- Si tienes una startup, comienza con el modelo autónomo
- Si eres un gran corporativo, ubica en qué momento está tu org
- Si están por entrarle a la digitalización, entonces migra lentamente al modelo
federado
- Si están saliendo de una etapa de digitalización, prepárate para regresar al
modelo centralizado
- ¡Haz tu paz con que esto es un ciclo!
26